TensorFlow的變量是在模型訓練過程中需要被優化的參數，可以被持久化存儲，并且在多次調用中保持不變。在TensorFlow中，變量是用來存儲和更新神經網絡中的權重和偏置等參數的。通過使用變量，可以在模型訓練過程中持續地優化模型的參數，使得模型可以不斷地學習和提升性能。TensorFlow的變量可以通過tf.Variable()函數創建，并且可以使用assign()等方法來更新變量的取值。
